Buch Web Analytics – Damit aus Traffic Umsatz wird

Web Analytics produktiv einsetzen

Web Analytics ist eine Methode, die das Verhalten von Besuchern einer Website misst. Sie benötigen dazu eine spezielle Software, z. B. Google Analytics oder etracker. Mit einem solchen Web-An­a­lyt­ics-In­stru­ment können Sie jede Art von In­ter­ne­tange­bot analysieren: einen Online-Shop genauso wie Con­tent-Seiten, B2B-Ange­bote oder auch Sup­port-Foren. Web Analytics ermöglicht, einen pro­fes­sionellen In­ter­ne­tauftritt auf sein eigentliches Ziel hin zu optimieren. Dabei sind die Ziele so vielfältig wie das Internet: Im Online-Shop möchten Sie z. B. eine maximale Anzahl von Verkäufen erreichen, mit einer in­haltsstarken B2B-Site dagegen Anrufe bei Ihrer Hotline vermeiden.

„Bei Web Analytics geht es nicht um einzelne Besucher, um die Analyse in­di­vidu­ellen Verhaltens, sondern es geht um die Messung und Auswertung massen­hafter Bewegungen auf den Websites.“

Web Analytics bietet mit­tler­weile viel mehr als die reine Auszählung des so genannten Traffic, der Besuche einer Website. Im Mittelpunkt des Interesses steht trotzdem nicht der einzelne Besucher, sondern die Auswertung und Messung massen­hafter Bewegungen. Doch erst wenn Sie solche In­for­ma­tio­nen durch Kennzahlen in ein Verhältnis setzen, können Sie Aussagen treffen und Entschei­dun­gen fällen. Zum Beispiel darüber, welches Bild auf der Startseite am besten wirkt. Oder ob die neue E-Mail-Kam­pagne genug In­ter­essen­ten auf eine Landingpage lockt.

„Web Analytics entfaltet seine Bedeutung in der Messung von Verhältnissen und von Un­ter­schieden.“

Mit einer kompletten Neugestal­tung Ihrer Website können Sie den Außenauftritt moderner und be­nutzer­fre­undlicher machen. Eine solche Erneuerung wird aber meist aus dem Bauch heraus bewertet, ein objektiver Vorher-Nach­her-Ver­gle­ich ist unmöglich. Kleine Veränderungen einzelner Seiten dagegen, auf Basis von Web Analytics umgesetzt, lassen sich überprüfen und nachvol­lziehen. So verbessern Sie Ihr Angebot Schritt für Schritt. Mit A/B-Tests können Sie zwei Al­ter­na­tiven gegeneinan­der testen, z. B. welches Produkt im Online-Shop in einem festen Zeitraum einen höheren Umsatz bringt.

Kennzahlen definieren

Eine Kennzahl verdichtet ver­schiedene In­for­ma­tio­nen zu einem Wert, mit dem Sie eine Aussage über Ihre Website treffen können. Wenn Sie z. B. die Kennzahl „Kon­ver­sion­srate“ für einen Online-Shop bestimmen möchten, setzen Sie die Anzahl der abgerufenen „Vielen Dank für Ihre Bestellung“-Seiten ins Verhältnis zur Gesamtzahl der Web­site-Be­sucher und mul­ti­plizieren das Ergebnis mit dem Faktor 100. Damit erhalten Sie eine Aussage über die Häufigkeit der Verwandlung eines Besuchers in einen Kunden und darüber, wie gewinnbrin­gend die Website ist. Die alltägliche Praxis zeigt, welche Kennzahlen für Ihr Unternehmen wirklich Sinn machen. Taugliche Kennzahlen zeichnen sich durch vier Eigen­schaften aus:

• Sie decken das Gesamtziel der Website ab (z. B. Imagegewinn, Bekan­ntheits­grad oder Support).
• Sie ermöglichen Reaktionen und setzen Veränderungen in Gang (z. B. beim Pro­duk­tver­ant­wortlichen).
• Sie sind mit geschäftlichen Zielvor­gaben verknüpft (z. B. Erhöhung der Anzahl von Neukun­denkon­tak­ten).
• Sie dienen konkreten En­twick­lungszie­len (z. B. 20 neue Anfragen/Tag).

„Bei Web Analytics geht es nicht um Wahrheit, sondern um Nützlichkeit.“

Mit welchen Kennzahlen Sie Ihre eigene Website am besten analysieren, hängt von den Zielen ab, die Sie mit Ihrem On­line-Auftritt verfolgen: Wenn Sie eine B2B-Site als Mar­ketin­gin­stru­ment einsetzen, werden Sie als Kennzahl die Anzahl der damit erzielten Kun­denkon­takte und deren Wert benutzen. Betreiben Sie einen Online-Shop und dient der Shop als alleiniger Ver­trieb­skanal für Ihre Produkte, in­ter­essiert Sie besonders die Kennzahl „Menge und Wert der verkauften Produkte“. Deshalb müssen Sie vor dem Einsatz von Web Analytics unbedingt wissen, welchen Zielen Ihre Website dient, mit welchen Zahlen und in welchem monetären Gegenwert Sie diese ausdrücken können. Gehört es zu den Zielen einer B2B-Website, neue Mitarbeiter zu rekrutieren, berechnen Sie den Wert folgendermaßen: Anzahl er­fol­gre­icher Bewerbungen über die Website pro Jahr (z. B. eine Neue­in­stel­lung) geteilt durch alle Bewerbungen (z. B. 100) mul­ti­pliziert mit dem durch­schnit­tlichem Gewinn pro Einstellung (z. B. 5000 €). Das Ergebnis ist der durch­schnit­tliche Wert pro Bewerbung (in diesem Fall 50 €). Ob ein Wert letztlich gut oder schlecht ist, müssen Sie ebenfalls individuell bestimmen. Der schwierige Prozess der Wert­fest­set­zung muss für alle Bereiche erfolgen.

Besucher seg­men­tieren, Website optimieren

Je größer Ihre Website ist, desto un­ter­schiedlicher sind die Beweggründe der Besucher. Mit Durch­schnittswerten kommen Sie dann nicht weiter, sie verfälschen sogar das Ergebnis. Stattdessen gruppieren Sie die Nutzer in kleine Einheiten, entweder nach Kennzahlen oder nach Zielgruppen. Aber aufgepasst: Seg­men­tierung erfordert gute Mark­tken­nt­nisse, Neugier und Gespür für Zusammenhänge. Teilen Sie die Be­sucher­grup­pen in in­ter­es­sante und un­in­ter­es­sante (z. B. Käufer versus Nichtkäufer) und optimieren Sie Ihre Website für die in­ter­es­san­ten. Web-An­a­lyt­ics-In­stru­mente bilden die Be­sucher­be­we­gun­gen entlang von Kon­ver­sion­sp­faden ab. So können Sie erkennen, wo ein Nutzer aus dem Bestell­prozess aussteigt. Diese Seite sollten Sie überarbeiten, im Netz testen und die Vorher-Nach­her-Ergeb­nisse vergleichen.

„Wie groß oder klein Ihr Budget für das Schalten von Bannern, zur Versendung von Newslettern oder für Search Engine Marketing auch immer ist: Sie können es nur einmal ausgeben, und es ist darum wichtig zu wissen, wo Sie für Ihr Geld welche Effekte zu erwarten haben.“

Ein Beispiel aus der Praxis: Bei der Flugge­sellschaft Germanwings beschäftigen sich drei Mitarbeiter mit Web Analytics. Das Unternehmen wollte wissen, ob potenzielle Kunden die günstigsten Tickets tatsächlich bei Germanwings finden und buchen. Mit einer Software wurden Trichter-, Pfad- und Flus­sanaly­sen des Suchvor­gangs erstellt. Ergebnis der Bemühungen war schließlich die Integration eines „Sparkalen­ders“ auf der Website: Nutzer haben so die günstigen Angebote direkt im Blick, anstatt mühsam ein Datum einzugeben. Die „Look-To-Book-Rate“ zeigt, wie viel Prozent der Besucher, die einen Flug und dessen Preis angesehen haben, diesen auch tatsächlich buchen. Der zuständige Pric­ing-Man­ager überwacht die Daten und kann die Preise aufgrund der aktuellen Nachfrage jederzeit anpassen.

Ein Blick auf die Technik

Nutzer von In­ter­net­seiten (Clients) und deren Anbieter kom­mu­nizieren im Internet über IP-Adressen. Wenn Sie mit dem Browser z. B. eine bestimmte In­ter­net-Adresse aufrufen, sendet Ihr Computer eine Anfrage mit Ihrer IP an den Webserver, auf dem sich die Seiten befinden. Dieser Server doku­men­tiert jede Anfrage und den Date­naus­tausch mit den Clients in einer Pro­tokoll­datei, dem so genannten Logfile. Eigentlich zur Fehlersuche erfunden, dienen diese Mitschriften auch dazu, Be­sucher­be­we­gun­gen auf Websites auszuwerten.

„Je größer bzw. traffic-stärker die Website ist, desto un­ter­schiedlicher sind die Bedürfnisse und Beweggründe der Besucher.“

Die technische Grundlage der Auswertung bilden die Hits, dargestellt in einzelnen Zeilen des Logfiles. Daneben gibt es die Seit­enabrufe (auch Page Impressions oder PI genannt) und die Besuche (auch Visits oder Sessions). Als Besuch gilt der Abruf mehrerer Einzel­seiten von einer IP-Adresse. Wenn ein Nutzer die Seiten innerhalb eines definierten Zeitraums (meist 30 Minuten) nicht mehr aufruft, gilt sein Besuch als beendet. Hinter den Besuchen steht der eigentliche Besucher, das menschliche Individuum. Einen wiederkehren­den Besucher zu erkennen, ist für die Auswertung zwar besonders wertvoll, aber auch extrem schwierig. Eine Erkennung ist z. B. möglich, wenn das System ein Cookie auf dem PC des Anwenders hinterlässt, das es beim nächsten Besuch auswerten und einem Nutzer zuordnen kann. Wenngleich die absolute Zahl der Besucher nicht besonders zuverlässig ist, spielt sie beim Einsatz von Web Analytics eine gewichtige Rolle.

„Darum geht es bei der Seg­men­tierung: die in­ter­es­san­ten von den un­in­ter­es­san­ten Be­sucher­grup­pen zu trennen, um gezielt für die in­ter­es­san­teste Zielgruppe zu optimieren.“

Zur Date­nauswer­tung stehen zwei Methoden zur Verfügung: die server-basierte und die client-basierte. In beiden Fällen muss das Web-An­a­lyt­ics-Sys­tem Ver­hal­tens­daten erfassen, speichern, verwalten und aufbereitet ausgeben. Bei der server-basierten Log­file-Analyse liest die Analyse-Soft­ware aus den Logfiles periodisch u. a. folgende In­for­ma­tio­nen: die IP-Adresse des Nutzers, den Zeitpunkt des Abrufs, die abgerufene Datei sowie Angaben zum verwendeten Browser oder Be­trieb­ssys­tem. Diese au­toma­tis­che Analyse erfolgt aufgrund Ihrer zuvor gemachten Ein­stel­lun­gen, z. B. hin­sichtlich des Bestell­prozesses oder der Nutzerseg­mente. Die Software erstellt aus den Ergebnissen automatisch einen Bericht, den Sie online abrufen können. Zu den Vorteilen der server-basierten Log­file-Analyse gehört, dass die auszuw­er­tenden Dateien in Textform vorliegen und Sie diese beim Wechsel auf ein anderes Analy­se­in­stru­ment einfach übernehmen können. Nachteilig ist u. a., dass bei der Doku­men­ta­tion viele nicht benötigte Daten erhoben werden. Zudem kann die Zwis­chen­spe­icherung von Websites bei vielen On­line-Providern zwecks schnellerer Bere­it­stel­lung oder das Nachladen aus dem Cache (Zwis­chen­spe­icher) des Clients nicht pro­tokol­liert werden, wodurch die Ergebnisse verfälscht werden.

„Die Un­ter­schei­dung zwischen Käufern und Nicht-Käufern ist eine der gebräuchlichsten und ev­i­den­testen für die Analyse von On­line-Traf­fic.“

Wenn Sie eine client-basierte Lösung einsetzen, müssen Sie die Kodierung Ihrer Website anpassen. Das Be­sucher-Track­ing funk­tion­iert so, dass jede Seite eine unsichtbare Grafik, nämlich ein 1-Pixel-Bild, enthält. Ein Webserver registriert den Abruf dieser für den Nutzer un­sicht­baren Grafiken. Nach diesem Prinzip arbeiten unzählige Web-An­a­lyt­ics-In­stru­mente. Bei vielen client-basierten Lösungen müssen Sie sich in Ihrem Unternehmen nicht um die Technik kümmern. Denn nicht der Server, auf dem Ihre Website gespeichert ist, sondern ein Server des Web-An­a­lyt­ics-In­stru­ments zählt die Seit­enabrufe und wertet diese aus. Die Einbindung von Javascript-Code und Cookies ist üblich: Damit lassen sich de­tail­lierte In­for­ma­tio­nen beim Client abfragen. Daher liefert eine client-basierte Auswertung exaktere Ergebnisse als die Log­file-Analyse. Ein Nachteil ist allerdings, dass Sie bei einem An­bi­eter­wech­sel alle bisher erfassten Daten verlieren.

Die Sache mit den Cookies

Wenn Sie Web Analytics mit Blick auf das Be­sucherver­hal­ten einsetzen möchten, benötigen Sie Cookies, kleine Textdateien, die auf den Computern der Web­site-Be­sucher gespeichert werden. Nur so kann das Web-An­a­lyt­ics-In­stru­ment eine Session, also den fort­laufenden Besuch mehrerer Seiten, erkennen und Sie über Kaufzyklen, Wieder­hol­ungs­be­sucher und die Effektivität externer Links informieren. Cookies un­ter­schei­den sich hin­sichtlich ihrer zeitlichen Gültigkeit (Ses­sion-Cook­ies versus bleibende Cookies) und der Quelle, aus der sie stammen (First-Party-Cook­ies versus Third-Party-Cook­ies). Die Cookie-Arten lassen sich beliebig kombinieren, wobei Web-An­a­lyt­ics-An­bi­eter in der Regel mit bleibenden Third-Party-Cook­ies arbeiten. Solche Cookies sind aber bei den Nutzern am un­be­liebtesten: Sie versuchen häufig, sie zu blockieren und zu löschen. Ein Nutzer hat zwar nur ein minimales Risiko durch Cookies, doch er hat für ihn auch keinerlei Wert. Wie zuverlässig Cookies wirklich sind, lässt sich deshalb nicht beurteilen. Wenn mehrere Personen mit dem gleichen Computer online gehen oder eine Person abwechselnd auf ver­schiede­nen Computern surft, kommt es zu Verz­er­run­gen.

„Cookies werden nach dem heutigen Stand der Technik definitiv benötigt, wenn man Web Analytics im Hinblick auf das Verhalten von Besuchern betreiben will.“

Da es derzeit aber keine technische Alternative zu Cookies gibt, sollten Sie pragmatisch handeln: Bei Web Analytics geht es nicht um absolute Zahlen, sondern um Verhältnisse. Die Aussage etwa, dass im letzten Monat 1000 Kunden einen Artikel bestellt haben und im nächsten nur noch 900, können Sie auf jeden Fall auswerten und nach der Ursache fahnden. Und wenn Sie sich an den Datenschutz halten und das auch kom­mu­nizieren, werden Sie das Vertrauen Ihrer Besucher gewinnen.